Память агента — это не просто «векторная база и всё».

Память агента — это не просто «векторная база и всё». Anthropic разложила её на три слоя: рабочую память в контексте, долговременное хранилище фактов и «сны» — фоновую консолидацию опыта между сессиями. Именно последний слой позволяет агенту не тащить весь накопленный контекст в каждый запрос. 🧠 Anthropic описала архитектуру памяти ИИ-агента — со «снами» и трёхслойным хранением Компания разобрала, как агент должен запоминать полезное и забывать лишнее. Рабочая память живёт в текущем контексте, долговременная — во внешнем хранилище с фактами и эпизодами, а «сны» — это периодическая фоновая обработка: система пересматривает накопленное, укрупняет и переписывает записи, вычищая противоречия. Такой подход снижает расход токенов и повышает точность ответов на длинных сценариях. Для кого важно: разработчикам ИИ-агентов и ассистентов, архитекторам решений с LLM, а также тем, кто думает о переносе подобных паттернов в корпоративные сценарии — от разбора почты до помощи консультантам и бухгалтерам.